China AI model industry: 중국 AI 연구소는 더 세분화된 경쟁에 직면하지만, 해외 확장과 효율성 향상이 채택을 뒷받침할 수 있음
UBS는 중국 AI 모델의 역량 격차가 좁혀지고 많은 활용 사례에서 비용 우위가 유지되고 있다고 보지만, 규제, 증류 방지 조치 및 심화되는 글로벌 경쟁이 전망을 복잡하게 만든다고 지적한다. 보고서는 대중 시장 모델 가격은 하락하는 반면, 최첨단 모델은 더 높은 작업 성공률과 Token 효율성을 통해 가격 결정력을 유지할 것으로 예상한다.
요약
UBS는 중국 AI 모델의 역량 격차가 좁혀지고 많은 활용 사례에서 비용 우위가 유지되고 있다고 보지만, 규제, 증류 방지 조치 및 심화되는 글로벌 경쟁이 전망을 복잡하게 만든다고 지적한다. 보고서는 대중 시장 모델 가격은 하락하는 반면, 최첨단 모델은 더 높은 작업 성공률과 Token 효율성을 통해 가격 결정력을 유지할 것으로 예상한다.
- 경쟁 우려 변화 속에 상장 모델 기업 MiniMax와 Zhipu는 월초 대비 각각 약20%와40% 하락했다.
- UBS는 개발사들이 저비용 Flash 모델을 출시하면서 대량 처리 AI 작업의 Token당 가격 하락이 이어질 것으로 예상한다.
- 최첨단 모델은 더 나은 작업 성과와 Token 효율성을 통해 성공 작업당 비용을 낮추어 높은 가격을 유지할 수 있다.
- 중국 연구소들은 기업 협력, 클라우드 파트너십 및 AWS Bedrock에서의 모델 제공을 통해 해외 진출을 확대하고 있다.
- 최근의 자금 조달은 컴퓨팅 용량 확장과 차세대 모델 학습을 지원할 것으로 예상된다.
보고서 해설
개요
이 UBS 산업 보고서는 중국 및 글로벌 AI 모델 개발사 간 경쟁이 역량, 비용 효율성, 가격 및 해외 유통 측면에서 어떻게 변화하고 있는지 검토한다. UBS는 중국 AI 연구소의 국제 확장과 혁신을 긍정적으로 보면서도, 정책 불확실성과 작업별 비용 대비 성능 차이가 커지는 점이 중요한 제약이라고 강조한다.
핵심 견해
UBS는 중국 AI 모델과 선도적인 해외 모델 간 역량 격차가 좁혀지고 비용 우위도 여전히 유의미해지면서 중국 모델이 글로벌 인정을 받고 있다고 주장한다. 그러나 경쟁 환경은 더 복잡해졌다. 오픈 웨이트 모델에 대한 잠재적 제한은 해외 채택을 방해할 수 있고, 글로벌 선도사들의 증류 방지 조치 강화와 미국의 산업 규모 증류에 대한 정책 관심 증가는 역량 추격 속도를 늦출 수 있다. 이러한 우려는 상장 모델 기업의 부진한 흐름에도 기여했으며, MiniMax와 Zhipu는 월초 대비 각각 약20%와40% 하락했다. 보고서는 AI 모델 가격이 작업 계층별로 더 뚜렷하게 분화될 것으로 예상한다. 대량 처리 부문에서는 이용 가능한 모델이 이미 작업 요구를 충족하고 추가 지능의 한계 가치가 제한적이므로, UBS는 Token당 가격 하락이 지속될 것으로 본다. 중국 및 해외 개발사들은 GLM-5.3-Flash, Kimi K2.8 Preview, Qwen3.8-Flash, Gemini 3.8 Flash 등 플래그십에 가까운 성능을 훨씬 낮은 가격에 제공하는 Flash 또는 소규모 파라미터 모델을 도입하고 있다. UBS는 해외 개발사의 직접 가격 인하도 언급한다. OpenAI의 GPT-5.6 Sol 입력, 캐시 입력 및 출력 가격은 각각20%,20%,33% 하락했고, GPT-5.6 Luna 가격은 모든 Token 유형에서80% 하락했다. Claude Fable 5.1의 KV 캐시 가격은 Fable 5보다75% 낮다. OpenAI는 9월22일 GPT-6 Sol과 Luna를 GPT-5.6 대응 모델 API 가격의 약 절반에 출시했고, Anthropic의 Claude Opus 5.5는 성능을 높이면서 입력 및 출력 가격을20%, 캐시 읽기 가격을60% 낮췄으며, 일반적인 작업 비용을 약40% 낮게 추정했다. 역량 최전선에서는 UBS가 가격 결정력이 더 지속적일 수 있다고 본다. 최첨단 모델은 컴퓨터 사용, 소프트웨어 엔지니어링, 과학 연구 및 전문 워크플로 전반의 복잡하고 장기적인 작업을 처리할 수 있어 작업 성공률과 성공 작업당 가치를 높인다. Token당 가격이 높더라도 고객 비용이 높다는 뜻은 아니다. Artificial Analysis에 따르면 최대 추론 노력에서 GPT-6 Astra는 코딩 작업당 GPT-5.6 Sol에 필요한 Token의 약3분의1을 사용했다. 따라서 UBS는 더 강한 역량과 Token 효율성이 고객 투자수익률을 유지하면서 최첨단 모델의 가격 프리미엄을 유지하거나 확대할 수 있다고 판단한다. UBS는 모델 출시가 보다 신중한 방식으로 이루어지더라도 최첨단 경쟁은 치열하게 유지될 것으로 예상한다. AI 연구소들은 코딩, 실험 및 연구 워크플로에 AI를 사용하고 재귀적 자기 개선을 탐색하고 있다. 사례로 OpenAI와 Anthropic의 내부 AI 지원 연구 활동 및 Zhipu의 Infra Agent가 제시된다. 중국 연구소들은 더 큰 규모의 차세대 모델 학습을 지원하기 위해 최근 자금 조달 이후 컴퓨팅 용량을 계속 확대할 것으로 예상된다. UBS는 또한 중국 모델의 향후 역량 향상이 GitHub issues와 Pull Requests, 합성 데이터 및 사이버보안을 포함한 축적된 도메인별 환경 데이터와 같은 보다 다양한 데이터 소스에 의해 주도될 것으로 예상한다. UBS는 오픈 웨이트 모델의 글로벌 채택이 가속화되는 가운데 해외 유통을 중국 AI 연구소의 핵심 수익화 수단으로 본다. MiniMax는 기업 채택, 수직 분야 파인튜닝 및 클라우드 배포에 걸친 글로벌 협력을 맺고 있으며, Zhipu는 글로벌 클라우드 서비스 제공업체와 파트너십을 구축했고, Kimi K3는 AWS Bedrock에서 제공된다. OpenRouter 데이터는 중국 및 오픈 웨이트 모델의 사용 점유율이 계속 상승하고 있음을 보여주며, UBS는 이를 선도 중국 모델과 미국 최첨단 모델 간 역량 격차 축소에 기인한다고 본다. UBS는 이러한 유통 채널이 수익화 기회를 강화할 수 있다고 판단한다. 마지막으로 UBS는 최근 섹터 디레이팅이 중국 AI 연구소의 해외 유통, 아키텍처 혁신 및 오픈소스 연구 시너지 진전을 과소평가하고 있다고 본다. Step 5 Preview와 Xiaomi MiMo-V2.6 등 지속적인 모델 출시가 지능-비용 파레토 프런티어를 확장한다면 투자심리를 회복시키는 촉매가 될 수 있다. 추가 잠재 촉매로 DeepSeek V4.1 Pro, Kimi K3.1, MiniMax M3 Pro 및 Zhipu GLM-5.5/6.0가 제시된다.
분석 프레임워크
UBS는 중국 및 해외 모델을 모델 역량, Token 가격, Token 효율성 및 작업 수준 경제성 측면에서 비교한다. 모델 포트폴리오와 API 가격 비교, OpenRouter 및 Vercel의 사용 추세, 기업 및 클라우드 유통 현황, 자금 조달 활동을 활용해 경쟁적 위치, 채택 및 수익화 전망을 평가한다.
방법론 메모
모델 가격과 작업 수준 비용 대비 성능 비교
보고서는 Token당 가격을 Token 효율성 및 작업 성공률과 분리해, 저가 모델이 대량 처리 작업에서 우위를 점할 수 있는 반면 최첨단 모델은 복잡한 작업에서 경제성을 유지할 수 있는 이유를 보여준다.
AI 모델 공급, 컴퓨팅 용량 확장 및 채택 분석
UBS는 모델 공급 증가, 새로운 저가 버전 및 컴퓨팅 용량 확장을 수요 성장, 해외 유통 및 수익화 기회와 연결한다.
Zhipu의 주가매출비율 평가
UBS는 Knowledge Atlas Technology (Z. AI/Zhipu)를 주가매출비율로 평가하고, 합산가치 분석으로 교차 검증한다고 밝힌다.
MiniMax의 Price/ARR 평가
UBS는 MiniMax를 Price/ARR 방식으로 평가한다고 밝힌다.
Zhipu의 합산가치 교차 검증
UBS는 Zhipu의 주가매출비율 평가를 교차 검증하기 위해 합산가치 분석을 사용한다.
자산 매핑 및 비교
투자 논리에서 명시된 자산으로의 구조화 매핑(강점, 약점, 비교 대상, 위험).
- MiniMax Group (0100.HK)해외 협력이 기업 채택, 클라우드 배포 및 수익화를 지원할 수 있는 중국 AI 모델 개발사.
- 강점
- 기업 채택, 수직 분야 파인튜닝 및 클라우드 배포에 걸친 글로벌 협력.
- 약점
- 경쟁 및 운영상 과제가 수익화를 지연시키고 마진을 압박할 수 있음.
- 비교
- 저비용 모델은 가격 하락에 직면하고 최첨단 모델은 작업 효율성으로 경쟁하는 글로벌 시장에서 경쟁한다.
- 위험
- 거시 및 지정학적 불확실성, 데이터 관련 학습 위험, 사용자 생성 콘텐츠 거버넌스 위험 및 핵심 서비스 제공업체 중단 위험.
- Knowledge Atlas Technology (Z. AI/Zhipu) (2513.HK)클라우드 서비스 제공업체와의 파트너십 및 인프라 이니셔티브가 해외 도달 범위와 향후 모델 개발을 지원할 수 있는 중국 AI 모델 개발사.
- 강점
- 글로벌 클라우드 서비스 제공업체와의 최근 파트너십 및 Zhipu의 Infra Agent 이니셔티브.
- 약점
- 역량 추격과 상업화는 경쟁, 데이터 제약 및 컴퓨팅 인프라 접근의 영향을 받을 수 있음.
- 비교
- UBS는 주가매출비율 평가를 사용하고 합산가치 분석으로 교차 검증한다.
- 위험
- 지정학, 규제, 데이터 보안, 고객 집중도 및 컴퓨팅 인프라 위험.
핵심 데이터
- MiniMax 주가 모멘텀Down c.20% MTDUBS는 이를 상장 모델 기업의 부진한 모멘텀의 일부로 언급한다.
- Zhipu 주가 모멘텀Down c.40% MTDUBS는 이를 상장 모델 기업의 부진한 모멘텀의 일부로 언급한다.
- GPT-6 Astra의 Token 효율성About one-third of GPT-5.6 Sol tokens per coding taskArtificial Analysis에 따르면 최대 추론 노력 기준이다.
- GPT-5.6 Luna 가격 변동-80%입력, 캐시 입력 및 출력 Token 가격이 각각80% 하락했다.
- Claude Fable 5.1 KV 캐시 가격 변동-75% versus Fable 5UBS는 이를 캐시 주도의 비용 절감으로 설명한다.
- Claude Opus 5.5의 일반적 작업 비용c.40% lowerUBS가 인용한 Anthropic의 추정치다.
영향과 시사점
UBS는 AI 모델 시장이 더 세분화될 것으로 예상한다. 저비용 모델은 대량 처리 작업에서 더 폭넓은 채택을 뒷받침하고, 최첨단 모델은 더 나은 작업 결과와 Token 효율성을 통해 복잡한 워크플로에서 프리미엄 가격을 정당화할 수 있다. 중국 AI 연구소의 경우 해외 파트너십, 클라우드 가용성, 컴퓨팅 용량 확장 및 향후 모델 출시는 채택, 수익화 및 투자심리를 뒷받침할 잠재 요인으로 제시된다.
위험
- 경쟁 환경은 빠르게 변화할 수 있으며 경쟁은 심화될 수 있다.
- 오픈 웨이트 모델에 대한 잠재적 제한과 증류 방지 조치는 해외 채택을 제한하거나 역량 추격을 늦출 수 있다.
- 기술 변화, 인터넷 사용자 수요와 선호의 변화 및 불확실한 수익화는 섹터를 압박할 수 있다.
- 거시 및 지정학적 불확실성은 AI 채택을 제한하거나 첨단 하드웨어 및 컴퓨팅 인프라 접근을 제한할 수 있다.
- 데이터 보안, AI 거버넌스 및 모델 학습 데이터 위험은 모델 성능과 상업화에 영향을 줄 수 있다.
- 더 높은 트래픽 확보, 콘텐츠, 브랜드 홍보 및 IT 시스템 비용은 운영 경제성을 압박할 수 있다.
- 부정적인 시장 심리와 국제 확장 과제는 여전히 섹터 위험이다.
주시할 점
- 중국 AI 연구소의 해외 기업, 클라우드 및 수직 배포 파트너십 진전.
- OpenRouter 및 AI Gateway 플랫폼에서 중국 및 오픈 웨이트 모델의 사용 점유율 추세.
- Flash, 소규모 파라미터 및 최첨단 모델의 출시 속도와 가격.
- 최첨단 모델이 더 높은 Token 효율성과 작업 성공률을 통해 성공 작업당 낮은 비용을 유지할 수 있는지.
- 최근 자금 조달이 컴퓨팅 용량 확장과 더 큰 규모의 모델 학습으로 이어지는지.
- DeepSeek V4.1 Pro, Kimi K3.1, MiniMax M3 Pro 및 Zhipu GLM-5.5/6.0를 포함한 잠재적 출시.
- 오픈 웨이트 모델, 증류 및 AI 거버넌스에 영향을 미치는 규제 변화.